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d6f43668fa
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1308a0afda
@ -1,14 +0,0 @@
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\documentclass[a4paper,10pt]{article}
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\usepackage{myXsim}
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\author{Benjamin Bertrand}
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\title{Binomiale et echantillonnage - Cours}
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\date{octobre 2020}
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\pagestyle{empty}
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\begin{document}
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\maketitle
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\end{document}
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@ -1,18 +0,0 @@
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\documentclass[a4paper,10pt]{article}
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\usepackage{myXsim}
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\author{Benjamin Bertrand}
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\title{Binomiale et echantillonnage - Cours}
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\date{octobre 2020}
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\DeclareExerciseCollection{banque}
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\xsimsetup{
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step=1,
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}
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\begin{document}
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\input{exercises.tex}
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\printcollection{banque}
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\end{document}
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@ -1,10 +0,0 @@
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\collectexercises{banque}
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\begin{exercise}[subtitle={<++>}, step={1}, origin={<++>}, topics={Binomiale et echantillonnage}, tags={Probabilité, Échantillonnage, Binomiale}]
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<++>
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\end{exercise}
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\begin{solution}
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<++>
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\end{solution}
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\collectexercisesstop{banque}
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@ -1,55 +0,0 @@
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Binomiale et echantillonnage
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:date: 2020-10-28
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:modified: 2020-10-28
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:authors: Benjamin Bertrand
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:tags: Probabilité, Échantillonnage, Binomiale
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:category: Complementaire
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:summary: Modélisation et formalisation d'expériences répétées et échantillonnage.
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Étape 1: Simulation de la suréservation
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Activité avec le tableur où l'on essaie de simuler une situation de suréservation d'un avion.
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Bilan: définitions de loi de Bernoulli et de la loi binomiale (caractères pour modéliser et représentation par un arbre).
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Étape 2: Étude de situations aléatoires et répétées
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Plusieurs situations pouvant être modélisées ou pas par une loi binomiale où l'on demande sur des petits arbres de calculer des probabilités.
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Cours: formule de calcul de probabilité pour la loi binomiale et graphique pour les représenter.
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Étape 3: Augmenter le nombre de répétitions
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Trouver une activité pour introduire ces coefficients binomiaux.
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On reprend des situations à modéliser avec une loi binomiale mais à présent les arbres sont trop gros pour être dessiné. Il faut utiliser les coefficients binomiaux.
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Cours: triangle de Pascal et coefficients binomiaux. Formules d'espérance et d'écart-type?
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Étape 4: Bilan sur la loi binomiale
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Exercices mobilisant tout ce qui a été vu avant. On en profitera pour faire une étude théorique de la situation de suréservation simulée au début de la séquence.
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Cette séquence pourra faire l'objet d'un travail de groupe puis d'une présentation finale.
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Étape 5: Comportement "normale" d'une situation aléatoire
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Étude théorique du comportement d'une pièce équilibré et autres situations similaires qui mènent à la recherche d'une intervalle de fluctuation.
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Cette séquence pourra faire l'objet d'un travail de groupe puis d'une présentation finale.
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Cours: définition de l'intervalle de fluctuation
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Étape 6: Prise de décision
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Validation de l'appartenance d'un échantillon à une population globale.
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Cours: Prise de décision.
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Maths complémentaires
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:date: 2020-10-28
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:modified: 2020-10-28
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:authors: Bertrand Benjamin
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:category: Complementaire
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:tags: Progression
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:summary: Organisation de l'année pour l'option maths complémentaires.
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Je suis à mis temps sur cet enseignement que je partage avec Camille Crespeau. On a décidé de faire des périodes de 8 semaines chacun durant lesquelles on traite deux thèmes.
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Progression
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On part toujours sur 32 semaines de cours réparties en 5 périodes et il y a 10 thèmes à caser. Ça nous fait plus de 3 semaines par chapitre ou encore 10h (évaluations comprises).
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Période 1 (Camille)
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- Modèles définis par une fonction d'une variable réelle
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- Modèles d'évolutions discrèts
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Période 2 (Benjamin)
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- `Binomiale et échantillonnage <./01_Binomiale_et_echantillonnage>`_
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- Modèles d'évolutions continus
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Période 3 (Camille)
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Période 4 (Benjamin)
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Période 5 (Camille)
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Période 6 (Benjamin)
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Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Before Width: | Height: | Size: 11 KiB After Width: | Height: | Size: 11 KiB |
Binary file not shown.
Before Width: | Height: | Size: 8.7 KiB After Width: | Height: | Size: 9.6 KiB |
10
tasks.py
10
tasks.py
@ -16,7 +16,6 @@ TRIBES = [
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{"name": "Terminale Terminale spé sti2d", "directory": "TST_sti2d"},
|
{"name": "Terminale Terminale spé sti2d", "directory": "TST_sti2d"},
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{"name": "Science numérique et technologique", "directory": "SNT"},
|
{"name": "Science numérique et technologique", "directory": "SNT"},
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{"name": "Enseignement scientifique", "directory": "EnsSci"},
|
{"name": "Enseignement scientifique", "directory": "EnsSci"},
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{"name": "Maths Complémentaires", "directory": "Complementaire"},
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]
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]
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AUTHOR = "Benjamin Bertrand"
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AUTHOR = "Benjamin Bertrand"
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@ -75,14 +74,8 @@ def sequence_prompt(
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)
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)
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sequences = get_sequences(sequence["tribe"])
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sequences = get_sequences(sequence["tribe"])
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if sequences:
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print("Séquences trouvées:\n\t" + "\n\t".join(sorted([s.name for s in sequences])))
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||||||
print("Séquences trouvées:\n\t" +
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"\n\t".join(sorted([s.name for s in sequences])))
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sequence["num"] = max([int(seq.name[0:2]) for seq in sequences]) + 1
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sequence["num"] = max([int(seq.name[0:2]) for seq in sequences]) + 1
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else:
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print("Pas de séquence trouvée")
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sequence["num"] = 1
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sequence["title"] = prompt(
|
sequence["title"] = prompt(
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||||||
f"Nom de la séquence (n°{sequence['num']}): ", default=title
|
f"Nom de la séquence (n°{sequence['num']}): ", default=title
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)
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)
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||||||
@ -153,3 +146,4 @@ def sequence(c):
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|||||||
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||||||
sequence["title_under"] = "#" * len(sequence["title"])
|
sequence["title_under"] = "#" * len(sequence["title"])
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||||||
import_skel(dest, sequence, "sequence")
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import_skel(dest, sequence, "sequence")
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